大学人工智能+教学试点课程立项建设申报书

附件1大学“人工智能+教学”试点课程立项建设申报书课程名称：机械结构智能优化设计专业名称：机械设计及制造课程负责人：董主任推荐单位：机械工程学院教务处制

填报说明1.申报课程名称、授课教师（课程负责人）须与教务系统中已排课程的教师一致，并附教务系统中个人课表或课程开设信息截图。2.专业名称请填写课程所属专业。3.申报书按每门课程单独装订成册，一式4份。课程基本信息课程名称机械结构智能优化设计课程编码3F2S3006教务系统截图课程类型○公共基础课程○通识选修课程○学科基础课程√专业核心课程○专业方向课程○实验实践课程○其他课程性质○必修√选修开课年级本科三年级面向专业机械工程学时32学分2开课时间○2023-2024第1学期○2023-2024第2学期√2024-2025第1学期○2024-2025第2学期人工智能赋能教学形式（可多选）□个性化教学设计□智能辅助教学工具建设☑多元化教学资源整合□虚拟教室和虚拟实验室搭建☑虚拟学习社区与在线协同学习□实时学情监测和分析□其他：授课教师（教学团队）课程团队主要成员（序号1为课程负责人，课程负责人及团队其他主要成员总人数限5人之内）序号姓名单位出生年月职务职称手机号码电子邮箱教学任务授课教师（课程负责人）教学情况（300字以内）（教学经历：近5年来在承担学校教学任务、开展教学研究、获得教学奖励方面的情况，特别是在人工智能赋能教育教学改革方面的情况）一、近5年承担的学校教学任务①2024~至今主讲本科生课程《机械结构智能优化设计》二、近5年开展的教学研究近五年申请获批的校级教育教学改革项目：①新工科背景下课程教学模式优化研究（2020年，已结题）；②课程“问题链”教学法的构建与实施（2021年，已结题）；③智能制造专业课程体系思政教学建设研究（2022年，已结题）；近五年发表的教改论文：①2019年发表教改论文“基于Photoshop图像处理花草茶包装设计”；②2020年发表教改论文“大数据时代的交互设计课程体系建设”建设目标和主要内容（1000字以内）一、人工智能技术人工智能技术（ArtificialIntelligence，简称AI）是指模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的总称。它通过模拟人类的认知、学习、推理、决策等能力[1]，使机器能够具备类似于人类的智能水平，实现自主学习、自主决策和自主执行任务。而人工智能技术在机械设计及自动化领域的全过程实现，离不开机器学习、深度学习、强化学习、机器视觉、自然语言处理等算法及训练工具[2]，在通用支撑技术的助力下，结合工业知识及经验来进行自动化机械生产应用，如图1所示。图1人工智能技术在机械结构智能优化设计中的实施范式二、建设目标人工智能技术在教育领域的应用已经取得显著成果，为高校教学带来了无限可能，借助人工智能技术的广泛应用，高校课堂在教学方式数字化、智能化思政平台建设及教学师生协作化等方面获得了更多技术和智力支持。（一）智能定位：提升教学目标与过程的匹配度。人工智能赋能高校教学是教育领域的一项创新，合理应用人工智能技术，有助于为高校课堂注入新的活力。《机械结构智能优化设计》是智能制造专业的一门专业特色课程，受益于人工智能技术的发展，一方面，可以创建本课程的智能化学习生态系统，可以通过主流媒体（视频平台、通讯工具、BB系统）、专业教学应用软件（word、ppt）、专业工程软件（comsol、solidworks）等渠道汇聚丰富的教育资源，构建本课程高质量的在线教学资源库，实现共建、共管与共享。任课教师可以利用网络平台上传教学资源，与学生进行在线交流和答疑，提高教学的互动性和实效性。另一方面，人工智能技术也《机械结构智能优化设计》课程带来了更多可能性。图像、音频、视频等多种形式被引入专业课的课堂，有助于学生更加直观、生动地理解和掌握思专业知识，更加有效地启迪思维、激发创新潜能。交互式的学习方式还可以生成个性化的学习资料和教学资源，有利于学生更好地理解和消化专业课的教学内容，从而达成教学目标，为高校专业课教学带来更广阔的发展空间。（二）智能建构：助力推进北京工商大学专业课程“大平台”的建设人工智能技术作为当在高等教育领域的应用已经逐渐深入，特别是在高校专业课的教学中，人工智能技术更是发挥了重要作用。利用人工智能技术，可助力构建出一个全新的专业课教学“大平台”，最大程度地将北京工商大学课堂进行拓展，实现教学空间的广泛覆盖。这一平台不仅能够提供更加丰富、多样的教学内容，从而更好地满足高校学生的学习需求。通过数据分析等方式，人工智能技术可以为高校教师提供更加科学、精准的教学参考，更好地指导学生，为提升思政课的教学质量提供强有力的支持。同时，人工智能还可更好地将实践与理论相结合，促进学生对理论知识的理解。总之，人工智能技术能够强有力地助力智能教学平台建设，打造极具智能化的专业课堂。（三）智能革新：推进教学方式与学习方法的创新在高校教学中，人工智能的对话式交互模式展现了独特的优势。相较于传统的教学方式，这种教学模式能有效激发学生参与互动的积极性，使课堂变得更加生动有趣。通过对话式交互，学生可以在课堂上直接与人工智能进行对话，提出自己的疑问和观点，获得实时的反馈和解答。这种互动方式不仅增强了学生的主动性，还能使其更加深入地理解和掌握知识。人工智能建立起的对话式交互模式还可根据学生的学习情况和兴趣点进行个性化的教学，提供定制化的学习路径和资源。三、主要内容人工智能技术从完备巩固理论知识、科学全面地进行科学实验、多元可靠地建立科学实践、科学保质的教学反馈等多个方面探索《机械结构智能优化设计》课程教学的推陈出新之路。（一）完备巩固理论知识人工智能的迅猛发展给传统机械教育带来了前所未有的机遇，其中之一就是为传统机械教育提供完善全面的教材[3]。人工智能技术在《机械结构智能优化设计》教学的应用上可以使教材更加智能化、个性化，并且随着技术的进步教育的理论知识库可以不断更新。其强大的数据统筹能力和智能算法与机械制造教学结合，可以实现对机械设计及制造领域的教材知识进行汇总和分类[4]。（二）科学全面地进行科学实验人工智能可以运用在机械制造教育中的设计和模拟环节。通过使用机器学习算法和仿真软件，学生可以利用人工智能来设计和模拟零件、产品或系统。这有助于学生理解设计原理，优化设计参数，并进行虚拟实验。通过这种方式，学生可以从理论到实践，全面地了解设计过程。人工智能还可以用于机械制造教育的自主实验。基于人工智能的自主实验系统可以根据学生的需求和反馈，从庞大的器材库中调取实验仪器，自动调整实验条件和参数，帮助学生思维从文本跃迁到现实，从而提供一个个性化的实验环境。在机械制造教育的科学实验中，人工智能可以帮助学生进行数据的分析和处理。通过机器学习技术，学生可以更全面地理解实验数据，总结规律，并进行深入的数据分析。（三）多元可靠地建立科学实践人工智能可以借助虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，为学生提供虚拟实验环境。学生可以在虚拟环境中进行实践各种机械制造过程和技术，避免了实践过程中对实践场地、实践仪器以及安全措施等所产生的局限性。人工智能可以用于机械制造教育中的机器人协作实验。学生可以与机器人合作完成特定任务，学习机器人编程和控制技术，同时系统可以确保实验机器人的安全性，更加方便学生与机器人进行合作。通过与机器人的实际操作和交互，学生能够更好地理解机械制造中的自动化技术和系统集成，并且拓宽接触到较为新兴的科技产物，更好地为走向世界奠定基础。人工智能可以帮助学生进行数据分析和优化实验。机械制造中通常会产生大量的数据，使用人工智能的数据分析算法和优化模型可以帮助学生提取有价值的信息和洞察，并优化相关的制造参数和流程。在机械制造实践中，人工智能可以用于智能辅助决策。通过机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以分析实际制造过程中的数据，为学生提供准确的反馈和决策支持。并且人工智能可以根据学生的学习情况和需求，自适应地调整教学内容和实验任务。（四）科学保质地教学反馈机械制造教学与人工智能的结合可以提供更智能化、个性化的教学反馈和指导，帮助学生更好地学习和理解机械制造知识，提高教学效果和学习成果。人工智能程序做出了严谨完备的教学跟踪，在考勤教学中，人工智能采用了人脸识别技术，指纹声音身份识别，GPS定位跟踪以及采用了时间戳技术——通过服务器端记录学生的打卡时间戳，确保打卡信息的准确性和可靠性。人工智能教学系统也可以将学生的学习轨迹转化为可视化的图表或报告。教师可以通过这些可视化数据来了解学生的学习过程、学习习惯和学习进度，从而更好地个性化指导学生的学习。[1]陈林.现代人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].模具制造，2023，23（10）：184-186.[2]汪小杰.人工智能技术在机械设计和生产制造领域的应[J].玩具世界，2023，（04）：54-56.[3]刘美亮.人工智能时代下师生关系研究[D].东北师范大学，2022.[4]王果，李建华.人工智能时代“他-我”师生关系的建构——在教育性对话中深化责任、关怀和人格感召[J].中国教育学刊，2021，（07）：40-44.已有基础和应用情况（500字以内）申请人所在的机械工程学院是“人工智能+教学”改革的抬头兵和桥头堡，具有得天独厚的软件和硬件优势，在智能制造专业的课程教学过程中，已经进行了卓有成效的人工智能技术教学尝试，《机械结构智能优化设计》课程作为智能制造专业的特色课程，也进行了以下应用实践。（一）CAD智能设计应用CAD智能设计应用是人工智能技术在机械设计中最为常见的典型案例，solidworks、comsol等专业设计软件基于自身所集合的专家、神经网络等系统及算法，对机械及自动化系统的结构、参数等进行优化，提高系统性能和效率。此外，通过人工智能机器学习和优化算法，CAD可以自动化地生成最优的设计方案，进而提高设计效率和质量。（二）机械设计方案预设机械设计方案的预设在人工智能技术的助力下可以提高机械制造的效率、质量和可靠性，利用人工智能技术可以实现机械制造方案的智能优化，通过机器学习和优化算法，可以自动生产最有的机械结构设计方案。此外，授课团队已经完成教学课件、教学日历、教学大纲等教学文件的撰写，收集、整理、优化了1000个设计案例，为项目后期案例库的建设奠定了坚实基础。授课团队还撰写了20月份实验方案，录制了30部（约600min）的视频教学案例，所有案例均已上传至学习平台，点击播放量已超过20余万次，初步实现了共建、共管与共享。主要特色与创新之处（500字以内）人工智能技术映射教学反馈的动态化，将有助于学生在学习《机械结构智能优化设计》课程过程中，学习方式横向扩展，使自适应学习、无边界学习及情感性学习共同构筑一个日益完备的学习生态网，并形成以下特色。（一）自适应学习朝向个性化、建构性发展人工智能驱动的自适应学习是以自主性为特征、以个性化为本质的“闭环”式核心架构，即以学生数据为基础通过学习进度的评估、学习活动的推荐等预设路径来执行定制化任务。这种学习是一种由线性、阶梯式发展的固有模态转向非线性、开放式联通的新学习范式，使个性化、建构性特征日益成为自适应学习超前识变的突破基点。（二）无边界学习朝向广域性、泛在性发展人工智能技术催生无边界学习的广域性，即破除固有思维的多元发展。广域性强调对获取学习资源、学习方式的路径开发以及在学习过程中采用多维度、发散性的视域思考。本项目的创新之处在于超越经验取向，寻求多边技术的融合创新，避免教师角色与技术价值失衡。人工智能技术作为教学创新与变革的动力结构，是促使二者深度融合的重要支撑点，教师教学则从以人为本的视角出发，通过持续创新与整合自然语言处理、数据挖掘、图像识别等多元技术的内部系统结构，寻求符合教学与学生全面发展规律的突破点以加强二者的联结性。进度安排与预期成果（500字以内）（一）计划进度①2024.07~2024.08深入调查、研讨制定研究项目建设的具体实施方案②2024.09~2025.01结合秋季课程实施任务方案③2025.02~2025.03总结方案实施情况，并提出改进意见④2025.04~2025.05优化完善教学文件及学术论文的撰写⑤2025.06~2025.06总结研究成果，申请结题（二）预期阶段成果①研究报告：完成不少于1万字的项目研究报告。②优化出更加符合我校学生特点并符合社会需求的“人工智能+教学”的教学方法